Analiza e të dhënave të Netflix¶
Netflix është një nga platformat më të mëdha të transmetimit të filmave dhe serialeve në botë, me një bibliotekë të gjerë që përfshin përmbajtje nga e gjithë bota. Analiza e të dhënave të saj ofron mundësinë për të zbuluar trendet e prodhimit, preferencat e audiencës, vendet më aktive në krijimin e përmbajtjes dhe zhanret më të ndjekura. Ky studim ka si synim të nxjerrë insight-e strategjike për vendimmarrje, optimizim të katalogut dhe orientim të investimeve të ardhshme në prodhim.
Përmbledhje e Strukturës¶
- Ngarkimi i librarive të nevojshme
- Ngarkimi i të Dhënave
- Pastrimi i të Dhënave (Data Cleaning)
- Analiza Eksploruese (Exploratory Data Analysis - EDA)
- Insight-e dhe Përfundime
- Rekomandime
Ngarkimi i librarive¶
import numpy as np # linear algebra
import pandas as pd # data processing
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from wordcloud import WordCloud
import plotly.express as px
import plotly.io as pio
Ngarkimi i datasetit¶
df = pd.read_csv("netflix_titles.csv")
df.head(10)
| show_id | type | title | director | cast | country | date_added | release_year | rating | duration | listed_in | description | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 81145628 | Movie | Norm of the North: King Sized Adventure | Richard Finn, Tim Maltby | Alan Marriott, Andrew Toth, Brian Dobson, Cole... | United States, India, South Korea, China | September 9, 2019 | 2019 | TV-PG | 90 min | Children & Family Movies, Comedies | Before planning an awesome wedding for his gra... |
| 1 | 80117401 | Movie | Jandino: Whatever it Takes | NaN | Jandino Asporaat | United Kingdom | September 9, 2016 | 2016 | TV-MA | 94 min | Stand-Up Comedy | Jandino Asporaat riffs on the challenges of ra... |
| 2 | 70234439 | TV Show | Transformers Prime | NaN | Peter Cullen, Sumalee Montano, Frank Welker, J... | United States | September 8, 2018 | 2013 | TV-Y7-FV | 1 Season | Kids' TV | With the help of three human allies, the Autob... |
| 3 | 80058654 | TV Show | Transformers: Robots in Disguise | NaN | Will Friedle, Darren Criss, Constance Zimmer, ... | United States | September 8, 2018 | 2016 | TV-Y7 | 1 Season | Kids' TV | When a prison ship crash unleashes hundreds of... |
| 4 | 80125979 | Movie | #realityhigh | Fernando Lebrija | Nesta Cooper, Kate Walsh, John Michael Higgins... | United States | September 8, 2017 | 2017 | TV-14 | 99 min | Comedies | When nerdy high schooler Dani finally attracts... |
| 5 | 80163890 | TV Show | Apaches | NaN | Alberto Ammann, Eloy Azorín, Verónica Echegui,... | Spain | September 8, 2017 | 2016 | TV-MA | 1 Season | Crime TV Shows, International TV Shows, Spanis... | A young journalist is forced into a life of cr... |
| 6 | 70304989 | Movie | Automata | Gabe Ibáñez | Antonio Banderas, Dylan McDermott, Melanie Gri... | Bulgaria, United States, Spain, Canada | September 8, 2017 | 2014 | R | 110 min | International Movies, Sci-Fi & Fantasy, Thrillers | In a dystopian future, an insurance adjuster f... |
| 7 | 80164077 | Movie | Fabrizio Copano: Solo pienso en mi | Rodrigo Toro, Francisco Schultz | Fabrizio Copano | Chile | September 8, 2017 | 2017 | TV-MA | 60 min | Stand-Up Comedy | Fabrizio Copano takes audience participation t... |
| 8 | 80117902 | TV Show | Fire Chasers | NaN | NaN | United States | September 8, 2017 | 2017 | TV-MA | 1 Season | Docuseries, Science & Nature TV | As California's 2016 fire season rages, brave ... |
| 9 | 70304990 | Movie | Good People | Henrik Ruben Genz | James Franco, Kate Hudson, Tom Wilkinson, Omar... | United States, United Kingdom, Denmark, Sweden | September 8, 2017 | 2014 | R | 90 min | Action & Adventure, Thrillers | A struggling couple can't believe their luck w... |
# Përmasat e datasetit
df.shape
(6234, 12)
# Variablat e datasetit (Shtyllat e datasetit)
df.columns
Index(['show_id', 'type', 'title', 'director', 'cast', 'country', 'date_added',
'release_year', 'rating', 'duration', 'listed_in', 'description'],
dtype='object')
Pastrimi i të Dhënave (Data Cleaning)¶
# Shikojmë për të dhëna që mungojnë në dataset
df.isnull().sum()
show_id 0 type 0 title 0 director 1969 cast 570 country 476 date_added 11 release_year 0 rating 10 duration 0 listed_in 0 description 0 dtype: int64
# Shikojmë vlerat unike të çdo variabli
df.nunique()
show_id 6234 type 2 title 6172 director 3301 cast 5469 country 554 date_added 1524 release_year 72 rating 14 duration 201 listed_in 461 description 6226 dtype: int64
# Shikojmë për të dhëna të përsëritura
df.duplicated().sum()
np.int64(0)
# Bëjmë një kopje të datasetit
data = df.copy()
data.shape
(6234, 12)
# Shiko përqindjen e mungesës për çdo kolonë
missing_percentage = data.isnull().mean() * 100
print(missing_percentage.sort_values(ascending=False))
director 31.584857 cast 9.143407 country 7.635547 date_added 0.176452 rating 0.160411 show_id 0.000000 type 0.000000 title 0.000000 release_year 0.000000 duration 0.000000 listed_in 0.000000 description 0.000000 dtype: float64
# Krijojmë një kopje të datasetit
data = data.copy()
# Plotësojmë të dhënat e munguara
data['director'] = data['director'].fillna('Të panjohur')
data['cast'] = data['cast'].fillna('Të panjohur')
data['country'] = data['country'].fillna('Të panjohur')
data = data.dropna(subset=['date_added', 'rating'])
data.head(15)
| show_id | type | title | director | cast | country | date_added | release_year | rating | duration | listed_in | description | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 81145628 | Movie | Norm of the North: King Sized Adventure | Richard Finn, Tim Maltby | Alan Marriott, Andrew Toth, Brian Dobson, Cole... | United States, India, South Korea, China | September 9, 2019 | 2019 | TV-PG | 90 min | Children & Family Movies, Comedies | Before planning an awesome wedding for his gra... |
| 1 | 80117401 | Movie | Jandino: Whatever it Takes | Të panjohur | Jandino Asporaat | United Kingdom | September 9, 2016 | 2016 | TV-MA | 94 min | Stand-Up Comedy | Jandino Asporaat riffs on the challenges of ra... |
| 2 | 70234439 | TV Show | Transformers Prime | Të panjohur | Peter Cullen, Sumalee Montano, Frank Welker, J... | United States | September 8, 2018 | 2013 | TV-Y7-FV | 1 Season | Kids' TV | With the help of three human allies, the Autob... |
| 3 | 80058654 | TV Show | Transformers: Robots in Disguise | Të panjohur | Will Friedle, Darren Criss, Constance Zimmer, ... | United States | September 8, 2018 | 2016 | TV-Y7 | 1 Season | Kids' TV | When a prison ship crash unleashes hundreds of... |
| 4 | 80125979 | Movie | #realityhigh | Fernando Lebrija | Nesta Cooper, Kate Walsh, John Michael Higgins... | United States | September 8, 2017 | 2017 | TV-14 | 99 min | Comedies | When nerdy high schooler Dani finally attracts... |
| 5 | 80163890 | TV Show | Apaches | Të panjohur | Alberto Ammann, Eloy Azorín, Verónica Echegui,... | Spain | September 8, 2017 | 2016 | TV-MA | 1 Season | Crime TV Shows, International TV Shows, Spanis... | A young journalist is forced into a life of cr... |
| 6 | 70304989 | Movie | Automata | Gabe Ibáñez | Antonio Banderas, Dylan McDermott, Melanie Gri... | Bulgaria, United States, Spain, Canada | September 8, 2017 | 2014 | R | 110 min | International Movies, Sci-Fi & Fantasy, Thrillers | In a dystopian future, an insurance adjuster f... |
| 7 | 80164077 | Movie | Fabrizio Copano: Solo pienso en mi | Rodrigo Toro, Francisco Schultz | Fabrizio Copano | Chile | September 8, 2017 | 2017 | TV-MA | 60 min | Stand-Up Comedy | Fabrizio Copano takes audience participation t... |
| 8 | 80117902 | TV Show | Fire Chasers | Të panjohur | Të panjohur | United States | September 8, 2017 | 2017 | TV-MA | 1 Season | Docuseries, Science & Nature TV | As California's 2016 fire season rages, brave ... |
| 9 | 70304990 | Movie | Good People | Henrik Ruben Genz | James Franco, Kate Hudson, Tom Wilkinson, Omar... | United States, United Kingdom, Denmark, Sweden | September 8, 2017 | 2014 | R | 90 min | Action & Adventure, Thrillers | A struggling couple can't believe their luck w... |
| 10 | 80169755 | Movie | Joaquín Reyes: Una y no más | José Miguel Contreras | Joaquín Reyes | Të panjohur | September 8, 2017 | 2017 | TV-MA | 78 min | Stand-Up Comedy | Comedian and celebrity impersonator Joaquín Re... |
| 11 | 70299204 | Movie | Kidnapping Mr. Heineken | Daniel Alfredson | Jim Sturgess, Sam Worthington, Ryan Kwanten, A... | Netherlands, Belgium, United Kingdom, United S... | September 8, 2017 | 2015 | R | 95 min | Action & Adventure, Dramas, International Movies | When beer magnate Alfred "Freddy" Heineken is ... |
| 12 | 80182480 | Movie | Krish Trish and Baltiboy | Të panjohur | Damandeep Singh Baggan, Smita Malhotra, Baba S... | Të panjohur | September 8, 2017 | 2009 | TV-Y7 | 58 min | Children & Family Movies | A team of minstrels, including a monkey, cat a... |
| 13 | 80182483 | Movie | Krish Trish and Baltiboy: Battle of Wits | Munjal Shroff, Tilak Shetty | Damandeep Singh Baggan, Smita Malhotra, Baba S... | Të panjohur | September 8, 2017 | 2013 | TV-Y7 | 62 min | Children & Family Movies | An artisan is cheated of his payment, a lion o... |
| 14 | 80182596 | Movie | Krish Trish and Baltiboy: Best Friends Forever | Munjal Shroff, Tilak Shetty | Damandeep Singh Baggan, Smita Malhotra, Deepak... | Të panjohur | September 8, 2017 | 2016 | TV-Y | 65 min | Children & Family Movies | A cat, monkey and donkey team up to narrate fo... |
# Konvertimi i formatit të datës
data["date_added"] = pd.to_datetime(data['date_added'], errors='coerce')
# Nxjerrja e ditës, muajit dhe vitit nga data
data['day_added'] = data['date_added'].dt.day
data['month_added'] = data['date_added'].dt.month
data['year_added'] = data['date_added'].dt.year
# Konvertimi në int
data['year_added'] = data['year_added'].astype('Int64')
data['day_added'] = data['day_added'].astype('Int64')
data['month_added'] = data['month_added'].astype('Int64')
data.head(5)
| show_id | type | title | director | cast | country | date_added | release_year | rating | duration | listed_in | description | day_added | month_added | year_added | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 81145628 | Movie | Norm of the North: King Sized Adventure | Richard Finn, Tim Maltby | Alan Marriott, Andrew Toth, Brian Dobson, Cole... | United States, India, South Korea, China | 2019-09-09 | 2019 | TV-PG | 90 min | Children & Family Movies, Comedies | Before planning an awesome wedding for his gra... | 9 | 9 | 2019 |
| 1 | 80117401 | Movie | Jandino: Whatever it Takes | Të panjohur | Jandino Asporaat | United Kingdom | 2016-09-09 | 2016 | TV-MA | 94 min | Stand-Up Comedy | Jandino Asporaat riffs on the challenges of ra... | 9 | 9 | 2016 |
| 2 | 70234439 | TV Show | Transformers Prime | Të panjohur | Peter Cullen, Sumalee Montano, Frank Welker, J... | United States | 2018-09-08 | 2013 | TV-Y7-FV | 1 Season | Kids' TV | With the help of three human allies, the Autob... | 8 | 9 | 2018 |
| 3 | 80058654 | TV Show | Transformers: Robots in Disguise | Të panjohur | Will Friedle, Darren Criss, Constance Zimmer, ... | United States | 2018-09-08 | 2016 | TV-Y7 | 1 Season | Kids' TV | When a prison ship crash unleashes hundreds of... | 8 | 9 | 2018 |
| 4 | 80125979 | Movie | #realityhigh | Fernando Lebrija | Nesta Cooper, Kate Walsh, John Michael Higgins... | United States | 2017-09-08 | 2017 | TV-14 | 99 min | Comedies | When nerdy high schooler Dani finally attracts... | 8 | 9 | 2017 |
Dataseti i përdorur përmban 6,234 rreshta dhe 12 kolona me informacion mbi titujt e filmave dhe serialeve në Netflix. Fushat kryesore përfshijnë:
- show_id – Identifikues unik për secilin titull
- type – Tipi i përmbajtjes (Movie ose TV Show)
- title – Titulli i veprës
- director / cast – Regjisori dhe aktorët
- country – Vendi i prodhimit
- date_added / release_year – Data e shtimit dhe viti i publikimit
- rating – Klasifikimi sipas moshës (p.sh. TV-MA, TV-14)
- duration – Kohëzgjatja ose numri i sezoneve
- listed_in – Zhanret / kategoritë
- description – Përshkrimi i shkurtër
Pas pastrimit, të dhënat me mungesa u plotësuan, duke ruajtur integritetin e dataset-it. Gjithashtu u konvertua në formatin e duhur dhe data e shtimit në Netflix.
# Analiza e shpërndarjes së llojit të përmbajtjes: Filma dhe Seriale në Netflix
plt.figure(figsize=(6,6))
sns.countplot(x='type', data=data)
plt.title('Tipi: Filma dhe Seriale')
plt.show()
plt.figure(figsize=(13, 7))
ax = sns.countplot(x='rating', data=data)
# Rrotullo etiketat në boshtin x
plt.xticks(rotation=90, ha='right')
plt.title('Vlerësimi (Rating) i filmave dhe serialeve')
plt.tight_layout()
plt.show()
plt.figure(figsize = (35,6))
sns.countplot(x='release_year',data = data, color= "red")
<Axes: xlabel='release_year', ylabel='count'>
Siç mund ta shohim, shumica e filmave dhe serialeve televizivë në Netflix janë publikuar në dekadën e fundit, ndërsa shumë pak janë publikuar më herët.
labels = ['Movie', 'TV Show']
size = data['type'].value_counts()
colors = plt.cm.Wistia(np.linspace(0, 1, 2))
explode = [0, 0.1]
plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.pie(size, labels=labels, colors=colors, explode=explode, shadow=True, startangle=90, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Shpërndarja e Përmbajtjes sipas Tipit në Netflix', fontsize=20)
plt.legend(title='Tipi')
plt.show()
plt.figure(figsize=(8,6))
ax = data['rating'].value_counts().plot.pie(
autopct='%1.1f%%',
shadow=True,
startangle=90,
labels=None # Hiq emrat nga segmentet
)
plt.legend(labels=data['rating'].value_counts().index, title='Rating', bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')
plt.title('Shpërndarja e Vlerësimeve (Rating) në Netflix', fontsize=16)
plt.ylabel('')
plt.tight_layout()
plt.show()
plt.figure(figsize=(25,15)) # Madhësia e figurës
# Krijojmë WordCloud duke bashkuar të gjitha vendet në një string të vetëm
text = " ".join(data['country'].dropna().astype(str)) # Sigurohemi që nuk ka NaN dhe janë stringje
wordcloud = WordCloud(
background_color='white',
width=1920,
height=1080
).generate(" ".join(data.country))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.title('Shpërndarja e vendeve në Netflix', fontsize=35)
plt.savefig('country.png', bbox_inches='tight') # Ruajmë figurën pa margjina të panevojshme
plt.show()
plt.figure(figsize=(25,15))
wordcloud = WordCloud(
background_color='white',
width=1920,
height=1080,
colormap= "viridis"
).generate(" ".join(data.director))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.title('Shpërndarja e aktorëve në Netflix', fontsize=35)
plt.savefig('cast.png', bbox_inches='tight')
plt.show()
plt.figure(figsize=(25,15))
wordcloud = WordCloud(
background_color='white',
width=1920,
height=1080,
colormap= "viridis"
).generate(" ".join(data.director))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.title('Shpërndarja e regjisorëve në Netflix', fontsize=35)
plt.savefig('director.png', bbox_inches='tight')
plt.show()
plt.figure(figsize=(25,15))
wordcloud = WordCloud(
background_color='white',
width=1920,
height=1080,
colormap= "viridis"
).generate(" ".join(data.listed_in))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.title('Shpërndarja e kategorive në Netflix', fontsize=35)
plt.savefig('category.png', bbox_inches='tight')
plt.show()
old = data.sort_values("release_year", ascending = True) #oldest movies available on netflix
old = old[old['duration'] != ""]
old[['title', "release_year"]][:15]
| title | release_year | |
|---|---|---|
| 4292 | Pioneers: First Women Filmmakers* | 1925 |
| 2011 | Prelude to War | 1942 |
| 2013 | The Battle of Midway | 1942 |
| 2026 | WWII: Report from the Aleutians | 1943 |
| 2022 | Undercover: How to Operate Behind Enemy Lines | 1943 |
| 2023 | Why We Fight: The Battle of Russia | 1943 |
| 2021 | Tunisian Victory | 1944 |
| 2019 | The Negro Soldier | 1944 |
| 2017 | The Memphis Belle: A Story of a\nFlying Fortress | 1944 |
| 2012 | San Pietro | 1945 |
| 2009 | Nazi Concentration Camps | 1945 |
| 2005 | Know Your Enemy - Japan | 1945 |
| 2930 | The Stranger | 1946 |
| 4079 | Pioneers of African-American Cinema | 1946 |
| 2006 | Let There Be Light | 1946 |
tag = "Stand-Up Comedy" #standup shows on Netflix
data["relevant"] = data['listed_in'].fillna("").apply(lambda x : 1 if tag.lower() in x.lower() else 0)
com = data[data["relevant"] == 1]
com[com["country"] == "United States"][["title", "country","release_year"]].head(10)
| title | country | release_year | |
|---|---|---|---|
| 53 | Marc Maron: Too Real | United States | 2017 |
| 113 | Def Comedy Jam 25 | United States | 2017 |
| 126 | Jeff Dunham: Beside Himself | United States | 2019 |
| 134 | Iliza Shlesinger: Confirmed Kills | United States | 2016 |
| 181 | Jerry Before Seinfeld | United States | 2017 |
| 202 | Sebastian Maniscalco: What's Wrong with People? | United States | 2012 |
| 210 | Cedric the Entertainer: Live from the Ville | United States | 2016 |
| 260 | Norm Macdonald Has a Show | United States | 2018 |
| 288 | Jeff Dunham: Relative Disaster | United States | 2017 |
| 289 | Daniel Sloss: Live Shows | United States | 2018 |
tag = "Kids' TV" #Kids TV shows on Netflix
data["relevant"] = data['listed_in'].fillna("").apply(lambda x : 1 if tag.lower() in x.lower() else 0)
com = data[data["relevant"] == 1]
com[com["country"] == "United States"][["title", "country","release_year"]].head(10)
| title | country | release_year | |
|---|---|---|---|
| 2 | Transformers Prime | United States | 2013 |
| 3 | Transformers: Robots in Disguise | United States | 2016 |
| 64 | Ben 10 | United States | 2016 |
| 70 | We Bare Bears | United States | 2017 |
| 175 | Kulipari: An Army of Frogs | United States | 2016 |
| 203 | The Last Kids on Earth | United States | 2019 |
| 328 | Transformers Rescue Bots Academy | United States | 2019 |
| 375 | LEGO Elves: Secrets of Elvendale | United States | 2017 |
| 434 | StoryBots Super Songs | United States | 2016 |
| 458 | Raising Dion | United States | 2019 |
df_countries = pd.DataFrame(data.country.value_counts().reset_index().values, columns=["country", "count"])
df_countries.head()
| country | count | |
|---|---|---|
| 0 | United States | 2023 |
| 1 | India | 777 |
| 2 | Të panjohur | 471 |
| 3 | United Kingdom | 347 |
| 4 | Japan | 174 |
fig = px.choropleth(
df_countries,
locations="country",
locationmode='country names',
color="count",
color_continuous_scale="Viridis",
title="Shpërndarja e përmbajtjes në Netflix sipas vendeve"
)
pio.renderers.default = "notebook_connected"
fig.show()
# Heqja e vlerave null nga kolona 'country'
df = df[df['country'].notna()]
# Shpërndarja e rreshtave që kanë më shumë se një shtet (të ndara me presje)
df_countries = df.copy()
df_countries['country'] = df_countries['country'].apply(lambda x: x.split(', '))
df_countries = df_countries.explode('country')
# Numërimi i përmbajtjeve sipas shteti
country_counts = df_countries['country'].value_counts().reset_index()
country_counts.columns = ['country', 'count']
# Vizualizimi me Plotly
fig = px.bar(country_counts.sort_values('count', ascending=False),
x='country',
y='count',
color='count',
title='Numri i Filmave dhe Serive në Netflix sipas Shtetit',
labels={'count': 'Numri i përmbajtjeve', 'country': 'Shteti'},
height=600)
fig.update_layout(xaxis_tickangle=-45)
pio.renderers.default = "notebook_connected"
fig.show()
# Ndaj vendet që janë të ndara me presje (p.sh., "United States, Canada")
countries = df['country'].str.split(', ', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True)
df_expanded = df.drop('country', axis=1).join(countries.rename('country'))
# Llogarit sa filma/seriale ka çdo vend
country_counts = df_expanded['country'].value_counts().reset_index()
country_counts.columns = ['country', 'count']
# Vizualizo me hartë globale
fig = px.choropleth(
country_counts,
locations='country',
locationmode='country names',
color='count',
hover_name='country',
color_continuous_scale='OrRd',
title='Numri i Filmave/Serialeve në Netflix për çdo Shtet'
)
fig.update_layout(geo=dict(showframe=False, showcoastlines=True))
pio.renderers.default = "notebook_connected"
fig.show()
Analiza e rezultateve dhe interpretimi i vizualizimeve¶
Nga analiza eksploruese e dataset-it të Netflix dalin disa prirje të qarta, të cilat theksohen më shumë kur shihen në kombinim me grafikët përkatës:
Shpërndarja sipas tipit të përmbajtjes Grafiku countplot dhe pie chart tregojnë se filmat përbëjnë rreth 70% të katalogut, ndërsa serialet rreth 30%. Ky raport pasqyron orientimin e Netflix drejt prodhimeve me kohëzgjatje të shkurtër (filma), të cilat kërkojnë më pak angazhim nga shikuesi, por gjithashtu krijojnë mundësi për konsum të shpejtë dhe të shpeshtë të përmbajtjes.
Evolucioni në kohë i publikimeve Histogrami i viteve të publikimit tregon një rritje të fortë pas vitit 2010, me kulm mes viteve 2018–2020. Ky trend lidhet me strategjinë e zgjerimit global të Netflix dhe investimet e mëdha në përmbajtje origjinale. Rënia pas vitit 2020 mund të jetë pasojë e cikleve të prodhimit të ndikuara nga pandemia Covid-19.
Klasifikimi sipas moshës (Rating) Grafiku pie chart për rating-un tregon dominim të kategorive TV-MA dhe TV-14, që përfaqësojnë përmbajtje për të rritur dhe pak mbi moshën e adoleshencës. Kjo tregon një fokus të qartë te audienca e rritur, me përmbajtje që shpesh trajton tema më serioze ose më komplekse.
Shpërndarja gjeografike e përmbajtjes Hartat choropleth dhe grafiku shtylla nxjerrin në pah dominimin e SHBA-së me mbi 2000 tituj, e ndjekur nga India (838) dhe Mbretëria e Bashkuar (601). Megjithatë, diversiteti kulturor i katalogut është i dukshëm, me kontribute nga mbi 550 vende dhe rajone. Kjo përzierje shton vlerën e Netflix si platformë globale, por gjithashtu zbulon tregje ku prezenca e përmbajtjes është ende e kufizuar.
Zhanret dhe titujy WordCloud-et për fushat listed_in, director, cast dhe country nxjerrin në pah titujt dhe emrat më të përsëritur. Zhanret si Dramas, International Movies, dhe Comedies dominojnë, duke reflektuar kërkesën e lartë të publikut për histori emocionale dhe të lidhura me kulturën lokale. Nga ana tjetër, WordCloud për vendet dhe regjisorët tregon qartë se disa tregje kanë më shumë prodhueshmëri se të tjerët, duke reflektuar kapacitetin prodhues dhe marrëveshjet e licencimit.
Prania e titujve historikë Analiza e titujve më të vjetër tregon se katalogu i Netflix përfshin edhe filma dokumentarë dhe prodhime historike që datojnë deri në vitin 1925, duke e bërë platformën jo vetëm një ofrues të përmbajtjes së re, por edhe një arkiv kulturor.
Analizë strategjike
- Dominimi i filmave mbi serialet mund të lidhet me strategjinë për të mbajtur konsumatorët aktivë me përmbajtje të shpejtë, por mund të lërë hapësirë për rritjen e serialeve të cilat gjenerojnë angazhim afatgjatë.
- Pesha e lartë e SHBA-së në katalog tregon një varësi të madhe nga prodhimet perëndimore, duke sugjeruar nevojën për të rritur investimet në tregjet me rritje të shpejtë si Afrika dhe Amerika Latine.
- Fokusimi tek audienca e të rriturve përputhet me trendet e konsumit të përmbajtjes, por krijon mundësinë për zgjerim të përmbajtjes familjare dhe për fëmijë për të tërhequr mosha të reja të tregut.
Përmbledhje përfundimtare¶
Analiza e dataset-it të Netflix, me 6,234 tituj nga mbi 550 vende, tregon se platforma ka një katalog të gjerë dhe global, por me një dominim të dukshëm të filmave mbi serialet dhe të prodhimeve nga SHBA. Shumica e përmbajtjes është publikuar në dekadën e fundit, me një rritje të shpejtë pas vitit 2015, e ndikuar nga zgjerimi global dhe investimet në përmbajtje origjinale. Klasifikimet TV-MA dhe TV-14 tregojnë fokusin tek audienca e rritur dhe adoleshenca, ndërsa zhanret më të pranishme janë dramat dhe filmat ndërkombëtarë.
Insight-e kryesore¶
- Dominimi i filmave (70%) mbi serialet (30%) mund të jetë një strategji për konsum të shpejtë të përmbajtjes, por redukton potencialin e angazhimit afatgjatë që ofrojnë serialet.
- Prodhimi i përqendruar gjeografikisht – SHBA, India dhe Mbretëria e Bashkuar dominojnë katalogun, duke lënë hapësirë për rritje në tregje të tjera.
- Orientimi drejt audiencës së rritur – pjesa më e madhe e përmbajtjes ka klasifikime të larta të moshës, duke reflektuar temat dhe zhanret e përzgjedhura.
- Zhanret ndërkombëtare në rritje – kategoritë si International Movies dhe Dramas po regjistrojnë një kërkesë të lartë nga audienca, duke reflektuar interesin në rritje për histori me sfond të pasur kulturor dhe narrativë të larmishme, që ofrojnë perspektiva të ndryshme nga ato tradicionale të tregut perëndimor
- Prania e titujve historikë e kthen Netflix-in në një arkiv kulturor, duke pasuruar diversitetin e katalogut.
Rekomandime strategjike¶
- Zgjerimi i prodhimit të serialeve origjinale – për të rritur angazhimin dhe kohëzgjatjen e abonimit të përdoruesve.
- Zgjerimi i katalogut gjeografik – investime në tregjet në rritje si Afrika, Lindja e Mesme dhe Amerika Latine për të rritur bazën e abonentëve.
- Balancimi i përmbajtjes për grupmosha të ndryshme – rritja e katalogut për familjet dhe fëmijët për të tërhequr segmente të reja.
- Përmirësimi i të dhënave të informacionit – plotësimi i mungesave për regjisorët, aktorët dhe vendin e prodhimit për të ndihmuar në analiza më të sakta.
- Shfrytëzimi i titujve historikë – krijimi i një seksioni të dedikuar për “Classic & Historical Films” që mund të tërheqë një audiencë të veçantë.
- Përdorimi i dashboard-eve interaktive – për monitorim në kohë reale të performancës së përmbajtjes dhe identifikim të shpejtë të trendeve.